Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Jeperson Hutahaean 1 , Juniar Hutagalung 2,*
1 Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 jepersonhutahean@gmail.com, 2,* juniarhutagalung991@gmail.com Email Penulis Korespondensi: juniarhutagalung991@gmail.com Submitted 21-07-2022 ; Accepted 22-08-2022 ; Published 30-08-2022
Abstrak
Salah satu kegiatan manajemen Sumber Daya Manusia (SDM)  yang dilakukan adalah pemilihan teknisi terbaik. Seperti halnya yang terjadi pada Central Ponsel dalam menentukan teknisi handphone terbaik. Bukan hal yang mudah untuk mendapatkan tenaga kerja SDM  yang  berkualitas.  Proses  pemilihan  teknisi  masih  konvensional  semua  data  calon  teknisi  baru  dicatat  manual,  sehingga memerlukan waktu yang cukup lama dalam proses  hasil seleksi dan  masih belum akurat.  Pemilihan teknisi berdasarkan hubungan kekerabatan sehingga mengakibatkan penilaian yang tidak objektif dan menimbulkan kecemburuan sosial bagi calon teknisi lainnya. Hal ini  mengakibatkan  pemilik  Central  Ponsel  kesulitan  mengambil keputusan  pemilihan  teknisi  terbaik  karena  proses  rekap  hasil evaluasi kinerja teknisi dilakukan sendiri dan manual, mengakibatkan hasil penilaian kurang akurat, belum adanya perankingan dari hasil penilaian akhir sehingga kesulitan mendapat predikat teknisi terbaik. Jika dibiarkan berlarut-larut maka hal ini tentunya dapat menghambat kinerja dan operasional yang juga dapat menimbulkan kerugian bagi pemilik Central Ponsel. Maka untuk penyelesaian masalah tersebut di atas dapat menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Tujuan dari penelitian ini untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat membantu owner Central Ponsel dalam menentukan teknisi yang terbaik sehingga mampu melakukan pengambilan keputusan dengan lebih efektif dan efesien. Berdasarkan perhitungan yang dinyatakan layak diterima adalah alternatif A-03 dengan nilai tertinggi 75,625 sebagai teknisi handphone terbaik. Sistem ini diharapkan dapat membantu dalam memberikan rekomendasi teknisi terbaik yang dapat dipilih untuk melaksanakan tugas disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi.
Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto; Handphone; Sistem Pendukung Keputusan; Sumber Daya Manusia; Teknisi

## Abstract
One of the Human Resources (HR) management activities carried out is the selection of the best technicians. As is the case with Central Ponsel in determining the best mobile technician. It is not an easy thing to get a qualified HR workforce. The process of sel ecting technicians is still conventional, all data for new technician candidates is recorded manually, so it takes a long time to process the selection results and is still not accurate. The selection of technicians is based on kinship, resulting in an unobjective assessment and social jealousy for other prospective technicians. This has resulted in the owners of Central Ponsel having difficulty making decisions on choosing the best technician because the process of recapitulating the results of the technician's performance evaluation  is done independently and manually, resulting in less accurate assessment results, there is no ranking of the final assessment results so that it is difficult to get the title of the best technician. If allowed to drag on then this can certainly hamper performance and operations which can also cause losses for the owner of Central Ponsel. So to solve the problems mentioned above, you can apply the Fuzzy Tsukamoto method in a Decision Support System (DSS). The purpose of this research is to produce a system that can assist the owner of Central Ponsel  in  determining  the  best  technician  so  that  they  are  able  to  make  decisions  more  effectively  and  efficiently.  Based  on  the calculation that is declared acceptable is the alternative A-03 with the highest score of 75,625 as the best mobile phone technician. This system is expected to assist in providing recommendations for the best technicians who can be selected to carry out tasks tailored to the needs and conditions.
Keywords : Fuzzy Tsukamoto; Handphone; Decision Support System; Human Resources; Technician

## 1. PENDAHULUAN
Seorang  teknisi  merupakan  yang  akrab  dengan  bidang  teknis  tertentu.  Jadi  untuk  mendapatkan  teknisi  terbaik,  perlu melakukan seleksi  teknisi  terbaik  untuk  mengetahui kualitas dari  teknisi  itu sendiri  agar  mampu  bersaing  [1]. Teknisi adalah seseorang yang memiliki pemahaman yang lebih teknis tentang bidang tertentu untuk menjadi ahli sebagai pekerja terampil  [2].  Salah satu  kegiatan manajemen  Sumber Daya Manusia (SDM)    yang dilakukan adalah pemilihan  teknisi terbaik. Seperti halnya yang terjadi pada Central Ponsel dalam menentukan teknisi handphone terbaik. Bukan hal yang mudah untuk mendapatkan tenaga kerja SDM yang berkualitas.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Central  Ponsel  dalam  proses  pemilihan  teknisi  ini  masih  dilakukan  secara konvensional tanpa bantuan sistem sehingga semua data calon teknisi baru masih dicatat manual, sehingga memerlukan waktu yang cukup lama dalam proses hasil seleksi dan masih belum akurat. Masih ada kendala dalam pemilihan teknisi berdasarkan  hubungan  kekerabatan  sehingga  mengakibatkan  penilaian  yang  tidak  objektif  dan  menimbulkan kecemburuan  sosial  bagi  calon  teknisi  lainnya.  Hal  ini  mengakibatkan  pemilik  Central  Ponsel    kesulitan  mengambil keputusan  pemilihan  teknisi  terbaik  karena  proses  rekap  hasil  evaluasi  kinerja  teknisi  dilakukan  sendiri  dan  manual. Proses  pemilihan  teknisi  terbaik  belum  menggunakan  sistem  terkomputerisasi  dan  pembobotan  setiap  kriteria,  yang mengakibatkan hasil penilaian kurang akurat, belum adanya perankingan dari  hasil penilaian akhir sehingga kesulitan mendapat  predikat  teknisi  terbaik.  Jika  dibiarkan  berlarut-larut  maka  hal  ini  tentunya  dapat  menghambat  kinerja  dan operasional  yang  juga  dapat  menimbulkan  kerugian  bagi  pemilik  Central  Ponsel.  Maka  untuk  penyelesaian  masalah tersebut di atas dapat menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Permasalahan-permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  sesuai kriteria-kriteria sehingga bermanfaat untuk pemilihan alternatif terbaik [3]. Sistem pendukung keputusan berfungsi untuk membantu dalam pengambilan keputusan yang terstruktur dan setengah struktur agar lebih efektif dengan menggunakan model  analitis  dan  data  yang  tersedia  dimana  tak seorang  pun  tahu  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [4]. Metode fuzzy  tsukamoto didasarkan    pada    konsep    penalaran  monoton,  nilai crisp pada  daerah  konsekuen    dapat diperoleh  secara  langsung dan himpunan fuzzy pada konsekuennya bersifat  monoton [5]. Langkah fuzzy dimulai dari proses fuzzyfikasi dilanjutkan dengan pembentukan rule kemudian diproses untuk memperoleh nilai output , dan terakhir dilakukan proses defuzzyfikasi [6]. Penelitian sejenis yang menerapkan metode fuzzy tsukamoto untuk menentukan harga jual sepeda motor bekas dengan nilai akurasi MAPE sebesar 8,8%, hasil pengolahan data belum akurat [7]. Penelitian ini mengaplikasikan logika fuzzy metode tsukamoto dalam membantu menentukan harga jual dari smartphone bekas yang akan dijual. Dari hasil pengujian terhadap sistem diperoleh perbedaan hasil dengan metode perhitungan tanpa bantuan sistem terotomatisasi  yang disebabkan karena terdapat  pada perbedaan pembulatan angka desimal [8].  Penelitian yang dilakukan dalam penentuan bantuan siswa miskin menggunakan Fuzzy Tsukamoto dapat diambil kesimpulan bahwa hasil rule lebih mampu menyeleksi dan mencari nilai bobot yang menghasilkan output lebih baik dalam menentukan pemberian bantuan siswa miskin [9].
Dengan  melakukan  pendekatan fuzzy menghasilkan outpu t  yang  lebih  dekat  dengan  keadaan  yang  sebenarnya. Fuzzy tsukamoto menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  yang menyeleksi  teknisi  terbaik. Tujuan dari penelitian ini  untuk menghasilkan sebuah  sistem yang dapat  membantu owner Central  Ponsel  dalam  menentukan  teknisi  yang terbaik  sehingga menyediakan informasi  serta mengarahkan pengguna informasi agar mampu melakukan pengambilan keputusan dengan lebih efektif dan efesien. Sistem ini diharapkan dapat membantu  dalam  memberikan  rekomendasi  teknisi  terbaik  yang  dapat  dipilih  untuk  melaksanakan  tugas  disesuaikan dengan  kebutuhan  dan  kondisi.  Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  ini  diintegrasikan  dengan  metode fuzzy tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto dipilih karena ada beberapa kelebihan yang menonjol yaitu dapat mendefinisikan nilai yang kabur dari input an penilaian, membangun, serta mengaplikasikan pengalaman-pengalaman dari pakar secara langsung sehingga tidak melalui proses training .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yang  terkait  secara  sistematis  untuk  mempermudahkan  dalam melakukan  penelitian. Berikut gambar 1 adalah tahapan penelitian yang dilakukan yaitu:
Gambar 1 . Tahapan Penelitian Keterangan gambar 1 sebagai berikut: a.   Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini ditentukan titik masalah sebenarnya dan elemen-elemen apa saja yang dibutuhkan untuk penyelesaian masalah pada Central Ponsel dalam proses menentukan teknisi handphone terbaik. b.   Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dan mewawancarai pemilik Central Ponsel untuk  mendapatkan data-data yang  diperlukan.
c.   Penerapan Fuzzy Tsukamoto
Untuk menyelesaikan masalah dalam melakukan proses pemilihan teknisi terbaik dengan menerapkan metode
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Fuzzy Tsukamoto sehingga mempermudah bagi pemilik Central Ponsel dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat.
d.   Perancangan Sistem Pada fase ini merancang sistem dengan UML, database dan interfase. e.   Implementasi Sistem
Sebagai  alat  bantu  bagi owner Central  Ponsel  untuk  mempermudah  dalam  mengambil  keputusan  maka    dibangun sistem berbasis desktop dan dapat di implementasikan sehingga menghasilkan perangkingan yang akurat dan penilaian secara objektif.
f.   Kesimpulan
Fase  akhir  ini  adalah  membuat  kesimpulan  berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menerapkan  metode Fuzzy Tsukamoto dan implementasi sistem berbasis desktop .

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  bidang  ilmu  yang  mampu  menghasilkan  keputusan  dari  beberapa  alternatif [10]. SPK dapat menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur dan dirancang agar bersifat interaktif dengan user dan merupakan pengembangan dari sistem manajemen terkomputerisasi [11]. Sistem ini memudahkan pengguna dalam menentukan perangkingan sehingga menghasilkan rekomendasi sesuai dengan kriteria [12].

## 2.3 Metode Fuzzy Tsukamoto
Metode fuzzy tsukamoto merupakan pengembangan dari Mamdani dan Sugeno. Tsukamoto dipilih karena lebih toleransi terhadap data yang tidak tepat dan aturan penggunaan nilai keanggotaannya lebih mudah dipahami [13]. Dengan metode tsukamoto  dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan  perhitungan  yang  sulit  dalam  mengambil  suatu  keputusan  yang didasarkan  oleh  kondisi  dan  variabel  tertentu  [14].  Terdapat  empat  tahapan  yang  dilalui  dalam  logika  fuzzy,  yaitu: Pembentukan  himpunan fuzzy,  Fuzzifikasi , Inferencing ( Base  Rule ),  Defuzzifikasi  [15].  Metode  defuzzifikasi  yang digunakan   dalam   metode Tsukamoto adalah  metode  defuzzifikasi  rata-rata  terpusat [16]. Nilai hasil pada konsekuen setiap  aturan Fuzzy berupa  nilai crisp yang  diperoleh  berdasarkan fire  strength pada  antiseden-nya.  Keluaran  sistem dihasilkan  dari  konsep  rata-rata  terbobot  dari  keluaran  setiap  aturan Fuzzy [17].  Pada  metode Tsukamoto ,  setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF THEN harus direpresentasikan dengan suatu  himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan  monoton  sebagai  hasilnya,  keluaran  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  ( crisp ) berdasarkan  α-predikat  ( firestrength ).  Hasil  akhir  menggunakan  rata-rata  terbobot Fuzzy [18].  Bentuk  model Fuzzy Tsukamoto adalah:
IF (X IS A) and (Y IS B) Then (Z IS C) (1)
Dimana A,B dan C adalah himpunan fuzzy . Misalkan: diketahui 2 rule berikut .IF (X is A1) AND (Y is B1) THEN (Z is C1) IF (X is A2) AND (Y is B2) THEN (Z is C2) Dalam inferensinya, metode tsukamoto menggunakan tahapan berikut: a.   Fuzzyfikasi b.   Pembentukan basis pengetahuan Fuzzy ( Rule dalam bentuk IF….THEN ) c.   Mesin  Inferensi,  menggunakan  fungsi  implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  nilai  α-predikat  tiap-tiap  rule  (α1,  α2, α3,….. αn) Kemudian masing-masing nilai α-predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas ( crisp ) masing-masing rule (z1, z2, z3,….. zn ) e.   Defuzzyfikasi Menggunakan metode rata-rata ( Average)
𝑧 ∗ = ∑ 𝑎𝑖𝑧𝑖 ∑ 𝑎𝑖
(2)
Keterangan : Z= Variabel output αi = Nilai α predikat zi = Nilai variabel output
Fungsi implementasi MIN dan proses defuzzyfikasi dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data Penelitian
Dalam  menentukan  menentukan  penerimaan  teknisi handphone digunakan  beberapa  jenis  data  diantaranya  yaitu  data kriteria, data alternatif dan inisialisasi kriteria.
Tabel 1 . Kriteria Penilaian No Kode Nama Kriteria 1 K1 Pengalaman 2 K2 Kedisplinan
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
3 K3 Pendidikan 4 K4 Tanggung Jawab 5 K5 Penampilan
Dalam aplikasi sistem pendukung keputusan menentukan menentukan penerimaan teknisi handphone , maka harus ditetapkan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk  penilaian  dalam  proses  pengujian.  Kriteria-kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 2 . Data Alternatif No Kode Alternatif Alternatif 1 A-01 Dandi 2 A-02 Wisnu Pranata 3 A-03 Marudut 4 A-04 Fauzi Rivaldi 5 A-05 Arikson 6 A-06 Stevanus Kevin
Berikut di bawah ini skala kriteria yang digunakan dalam penilaian sistem pendukung keputusan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto .
Tabel 3 . Bobot Kriteria No Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 90 2 Baik 80 3 Cukup Baik 70 4 Kurang Baik 60 5 Buruk 50
Berikut di bawah ini gambaran kurva fuzzy yang digunakan dari kriteria penilaian.
50 90 0 1 BR KB 80 70 60 CB SB (Nilai) Kriteria B Gambar 2 . Kurva Kriteria

## 3.2    Algoritma Fuzzy Tsukamoto
Dan berdasarkan hasil penilaian yang disebut alternatif berikut ini adalah tabel nilai alternatifnya:
Tabel 4 .  Penilaian Setiap Alternatif No Kode Nilai Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 1 A-01 60 80 80 70 60 2 A-02 60 70 70 70 80 3 A-03 90 80 90 80 70 4 A-04 60 60 80 80 70 5 A-05 70 60 80 70 70 6 A-06 80 70 70 80 70
Berdasarkan unit penalaran yang terdapat pada inferensi fuzzy, maka akan terbentuk aturan-aturan yang berjumlah 20 rule , rule tersebut bisa diganti sesuai kebijakan. Berikut dijelaskan pada tabel di bawah ini.
Tabel 5 . Pengujian Validitas Rule Rule K1 K2 K3 K4 K5 Keterangan 01 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Layak 02 Tinggi Rendah Tinggi Rendah Tinggi Layak 03 Tinggi Rendah Tinggi Rendah Rendah Tidak Layak
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
04 Rendah Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Layak 05 Rendah Rendah Tinggi Rendah Tinggi Tidak Layak 06 Rendah Rendah Tinggi Tinggi Tinggi Layak 07 Tinggi Rendah Rendah Tinggi Tinggi Layak 08 Tinggi Tinggi Rendah Rendah Rendah Tidak Layak 09 Rendah Tinggi Tinggi Rendah Rendah Tidak Layak 10 Rendah Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Layak 11 Tinggi Rendah Tinggi Rendah Rendah Tidak Layak 12 Rendah Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Layak 13 Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Rendah Layak 14 Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Layak 15 Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Tinggi Layak 16 Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Rendah Layak 17 Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Layak 18 Rendah Rendah Rendah Tinggi Tinggi Tidak Layak 19 Tinggi Rendah Rendah Rendah Rendah Tidak Layak 20 Rendah Tinggi Rendah Rendah Rendah Tidak Layak
Kriteria dan nilai bobot yang akan digunakan dalam proses penyeleksian sebagai berikut:
Tabel 6 . Nilai Minimum dan Maksimum Kriteria No Nilai Kriteria Interval Nilai Variabel 1 Nilai Minimum 10 Rendah 2 Nilai Maksimum 100 Tinggi
Dari contoh data tabel nilai kriteria diambil salah satu data dari alternatif yang akan diuji kelayakannya yaitu data alternatif  A-01  untuk  diperhitungkan  nilai  kelayakannya  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto dengan ketentuan data sebagai berikut : a. Nilai K1
: 60 b. Nilai K2 : 80 c. Nilai K3 : 80 d. Nilai K4 : 70 e. Nilai K5 : 60
Proses fuzzyfikasi dilakukan untuk mendapatkan nilai crisp fungsi keanggotaan pada setiap kriteria yang dihitung dengan rumus sebagai berikut :
{ μ[x] = 0; 1; (x – a)/(b-a); a   x   b x   a x = b Dimana :
𝜇 : Nilai Crips Keanggotaan Fuzzy x  : variabel data 𝑎 : Nilai Minimum 𝑏 : Nilai Maksimum
a. Maka nilai untuk kriteria Pengalaman [60] pada alternatif A-01 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [60] = 𝑏 − 𝑥
𝑏 − 𝑎 = 100 − 60 100 − 10 = 40 90 = 0,444
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [60]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 60 − 10 100 − 10 = 50 90 = 0,556 10 100 0 1 Nilai Kriteria Rendah Tinggi 0,444 0,556 60
Gambar 3 . Kurva Nilai Pengalaman
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. Maka nilai untuk kriteria Kedisplinan [80] pada alternatif A-01 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [80] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 80 100 − 10 = 20 90 = 0,222
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [80]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 80 − 10 100 − 10 = 70 90 = 0,778
c. Maka nilai untuk kriteria Pendidikan [80] pada alternatif A-01 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [80] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 80 100 − 10 = 20 90 = 0,222
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [80]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 80 − 10 100 − 10 = 70 90 = 0,778
d. Maka nilai untuk kriteria Tanggung Jawab [70] pada alternatif A-01 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [70] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 70 100 − 10 = 30 90 = 0,333 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [70]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 70 − 10 100 − 10 = 60 90 = 0,667
e. Maka nilai untuk kriteria Penampilan [60] pada alternatif A-01 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [60] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 60 100 − 10 = 40 90 = 0,444 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [60]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 60 − 10 100 − 10 = 50 90 = 0,556
Langkah selanjutnya melakukan inferensi rule . Pada fungsi inferensi harus mengetahui rule yang digunakan pada sistem untuk medapatkan nilai yang akan digunakan pada proses defuzzyfikasi . Berikut penjelasan proses inferensi di bawah ini.
Rule 1 : If K1 Tinggi and K2 Tinggi and K3 Tinggi and K4 Tinggi and K5 Tinggi then fuzzy fikasi (z) [R1]  -predikat 1 =  Tinggi  Tinggi  Tinggi  Tinggi  Tinggi = min (  Tinggi [60]   Tinggi [80]   Tinggi [80]   Tinggi [70]   Tinggi [60]) = min (0.556 ; 0.778 ; 0,778 ; 0.667 ; 0,556)  -predikat 1 = 0.556 z1      = zMax –  -predikat 1 * ( zMax – zMin ) = 100 - 0,556 * (100 - 10) = 100 - (0,556 * 90) z1     = 50
Rule 2 : If K1 Tinggi and K2 Rendah and K3 Tinggi and K4 Rendah and K5 Tinggi then fuzzy fikasi (z) [R2]  -predikat 2 =  Tinggi  Rendah  Tinggi  Rendah  Tinggi = min (  Tinggi [60]   Rendah [80]   Tinggi [80]   Rendah [70]   Tinggi [60]) = min (0.556 ; 0.222 ; 0,778 ; 0.333 ; 0,556)  -predikat 2 = 0.222 z2      = zMax –  -predikat 2 * ( zMax – zMin ) = 100 - 0,222 * (100 - 10) = 100 - (0,222 * 90) z2     = 80
Rule 3 : If K1 Tinggi and K2 Rendah and K3 Tinggi and K4 Rendah and K5 Rendah then fuzzy fikasi (z) [R3]  -predikat 3 =  Tinggi  Rendah  Tinggi  Rendah  Rendah = min (  Tinggi [60]   Rendah [80]   Tinggi [80]   Rendah [70]   Rendah [60]) = min (0.556 ; 0.222 ; 0,778 ; 0.333 ; 0,444)  -predikat 3 = 0.222 z3      = zMax –  -predikat 3 * ( zMax – zMin ) = 100 - 0,222 * (100 - 10) = 100 - (0,222 * 90) z3     = 80
Rule 4 : If K1 Rendah and K2 Tinggi and K3 Tinggi and K4 Tinggi and K5 Rendah then fuzzy fikasi (z)
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[R4]  -predikat 4 =  Rendah  Tinggi  Tinggi  Tinggi  Rendah = min (  Rendah [60]   Tinggi [80]   Tinggi [80]   Tinggi [70]   Rendah [60]) = min (0.444 ; 0.778 ; 0,778 ; 0.667 ; 0,444)  -predikat 4 = 0.444 z4      = zMax –  -predikat 4 * ( zMax – zMin ) = 100 - 0,444 * (100 - 10) = 100 - (0,444 * 90) z4     = 60
Untuk  perhitungan  nilai  z  pada rule 5  sampai  dengan rule 20  dilakukan  dengan  cara  yang  sama.  Sehingga menghasilkan nilai fuzzy fikasy z seperti di bawah ini. [R5] z5= 80 [R6] z6= 80 [R7] z7= 80 [R8] z8= 80 [R9] z9= 70 [R10] z10= 80 [R11] z11= 80 [R12] z12= 60 [R13] z13= 80 [R14] z14= 80 [R15] z15= 70 [R16] z16= 60 [R17] z17= 80 [R18] z18= 80 [R19] z19= 80 [R20] z20= 80
Langkah terakhir yaitu melakukan proses defuzifikasi. Pada metode Fuzzy Tsukamoto , untuk menentukan output crisp digunakan defuzifikasi rata-rata terpusat, yaitu dengan menggunakan persamaan seperti di bawah ini:
n n n predikat predikat predikat predikat z predikat z predikat z predikat z predikat z         + + + + + + = 3 2 1 3 3 2 2 1 1 * ) * ( ) * ( ) * (
dimana : apredikat : nilai min pada setiap rule z 1 -zn : nilai z pada setiap rule
𝑧 = (0,556 ∗ 50) + (0,222 ∗ 80) + (0,222 ∗ 80) + ⋯ +  20 ∗ z20
0,556 + 0,222 + 0,222 + ⋯ +  20
𝑧 = 403,333 5,667
𝑧 = 71,176
Kemudian untuk alternatif A-02 dengan nama Wisnu Pranata memiliki nilai kriteria seperti di bawah ini: a. Nilai K1 : 60 b. Nilai K2
: 70 c. Nilai K3 : 70 d. Nilai K4 : 70 e. Nilai K5 : 60
Kemudian dilakukan proses fuzzy fikasi pada nilai kriteria tersebut seperti dijelaskan di bawah ini.
a. Maka nilai untuk kriteria Pengalaman [60] pada alternatif A-02 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [60] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 60 100 − 10 = 40 90 = 0,444 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [60]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 60 − 10 100 − 10 = 50 90 = 0,556
b. Maka nilai untuk kriteria Kedisiplinan [70] pada alternatif A-02 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [70] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 70 100 − 10 = 30 90 = 0,333
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [70]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 70 − 10 100 − 10 = 60 90 = 0,667
c. Maka nilai untuk kriteria Pendidikan [70] pada alternatif A-02 :
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [70] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 70 100 − 10 = 30 90 = 0,333 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [70]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 70 − 10 100 − 10 = 60 90 = 0,667
d. Maka nilai untuk kriteria Tanggung Jawab [70] pada alternatif A-02 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [70] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 70 100 − 10 = 30 90 = 0,333
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [70]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 70 − 10 100 − 10 = 60 90 = 0,667
e. Maka nilai untuk kriteria Penampilan [80] pada alternatif A-02 :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [80] = 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 = 100 − 80 100 − 10 = 20 90 = 0,222
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [80]    = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 = 80 − 10 100 − 10 = 70 90 = 0,778
Langkah selanjutnya melakukan inferensi rule . Pada fungsi inferensi harus mengetahui rule yang digunakan pada sistem  untuk  mendapatkan  nilai  yang  akan  digunakan  pada  proses defuzzyfikasi .  Berikut  hasil  dari  proses  inferensi  di bawah ini.
Tabel 7 . Hasil Inferensi Rule Alternatif A-02 No Rule  -predikat n Nilai z 1 0,556 50 2 0,333 70 3 0,222 80 4 0,222 80 5 0,333 70 6 0,333 70 7 0,333 70 8 0,222 80 9 0,222 80 10 0,333 70 11 0,222 80 12 0,222 80 13 0,222 80 14 0,333 70 15 0,333 70 16 0,222 80 17 0,222 80 18 0,333 70 19 0,222 80 20 0,222 80
Langkah terakhir yaitu melakukan proses defuzifikasi. Pada metode Fuzzy Tsukamoto , untuk menentukan output crisp digunakan defuzifikasi rata-rata terpusat, yaitu dengan menggunakan persamaan seperti di bawah ini:
n n n predikat predikat predikat predikat z predikat z predikat z predikat z predikat z         + + + + + + = 3 2 1 3 3 2 2 1 1 * ) * ( ) * ( ) * (
𝑧 = (0,556 ∗ 50) + (0,333 ∗ 70) + (0,222 ∗ 80) + ⋯ +  20 ∗ z20
0,556 + 0,333 + 0,222 + ⋯ +  20
𝑧 = 410 5,667 𝑧 = 72,352
Berikut ini hasil keseluruhan perhitungan nilai fuzzy pada setiap alternatif teknisi handphone .
Tabel 8 . Hasil Keputusan Kode Nama Alternatif Nilai Keputusan A-01 Dandi 71,176 Tidak Diterima A-02 Wisnu Pranata 72,352 Tidak Diterima A-03 Marudut 75,625 Diterima A-04 Fauzi Rivaldi 72,857 Tidak Diterima A-05 Arikson 71,111 Tidak Diterima A-06 Stevanus Kevin 72,5 Tidak Diterima
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Maka dari perhitungan di atas dapat disimpulkan bahwa yang dinyatakan layak diterima adalah alternatif dengan nilai tertinggi. Sehingga Marudut dengan nilai 75,625 dinyatakan layak untuk diterima sebagai teknisi handphone seperti yang terlihat pada tabel di atas.

## 3.3    Perancangan Sistem
Berikut  gambaran use  case  diagram pada  sistem  pendukung  keputusan  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  4  di bawah ini :
Bag. HRD Login Kelola Data Alternatif Kelola Data Nilai Kriteria Proses Perhitungan Metode Fuzzy Tsukamoto Input Username & Password Tambah Alternatif Ubah Alternatif Hapus Alternatif Tambah Data Nilai Kriteria Ubah Data Nilai Kriteria Hapus Data Nilai Kriteria Tampil Hasil Keputusan <<include>> <<Include>> Laporan <<extend>> <<Include>> <<Include>> <<Include>> Gambar 4. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan
Berdasarkan deskripsi dari use case diagram di atas berikut ini adalah gambar activity diagram sistem pendukung keputusan pemilihan teknisi handphone terbaik.
Admin Sistem Memulai Aplikasi Input Username & Password Tampil Login Tampil Menu Utama Kelola Data Alternatif Tambah Data Ubah Data Hapus Data Kelola Data Nilai Kriteria Tambah Data Ubah Data Hapus Data Simpan Data Klik Tombol Proses Proses Perhitungan Metode Fuzzy Tsukamoto Tampil Hasil Keputusan Benar Verifikasi Data Login Y T Laporan Gambar 5 . Activity Diagram Sistem Pendukung Keputusan
3.4   Implementasi Sistem
a.   Form Nilai Kriteria
Pada form nilai kriteria berfungsi untuk memproses nilai kriteria alternatif yang terdapat pada database. Tampilan nilai kriteria seperti yang ditunjukkan pada gambar 6 di bawah ini.
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 6 . Tampilan Form Nilai Kriteria
b.   Form Alternatif
Pada input data alternatif yang dimaksud adalah proses menambah, mengubah, menyimpan, dan menghapus data alternatif yang terdapat pada database. Form alternatif yang ditunjukkan pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7 . Tampilan Form Alternatif

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  evaluasi  dari  bab  terdahulu,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut  :  Untuk menentukan  penerimaan  teknisi handphone pada  Central  Ponsel  dilakukan  dengan  cara  menginputkan  seluruh  data penilaian  terhadap  alternatif  ke  dalam  sistem.  Kemudian  sistem  akan  menghitung  data  tersebut  dengan  metode Fuzzy Tsukamoto sehingga  dihasilkan  keputusan  penerimaan  teknisi handphone secara  tepat  dan  akurat.  Sistem  pendukung keputusan ini dirancang dengan menggunakan pemodelan UML ( Unified Modelling Language ), rancangan basis data dan rancangan interface program. Hasil implementasi metode Fuzzy Tsukamoto yang didapatkan secara manual sama dengan hasil perhitungan yang didapatkan dari sistem pendukung keputusan. Hasil sistem pendukung keputusan menggunakan metode Fuzzy  Tsukamoto ini  telah  berhasil  menentukan  penerimaan  teknisi handphone pada  Central  Ponsel.  Dari perhitungan yang dinyatakan layak diterima adalah alternatif dengan nilai tertinggi. Sehingga alternatif A-03 atas nama Marudut dengan nilai 75,625 dinyatakan layak untuk diterima sebagai teknisi handphone .

## REFERENCES
[1] L. S. Imelda Felicia, “Rancangan Sistem Informasi Penunjang Keputusan Pemilihan Teknisi Terbaik Pada Pt . Djaya Bersama,” J u r n a l I D E A L I S , vol. 2, no. 5, pp. 498–503, 2019
[2] D. Winta Sipahutar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Broadcasting Pada TVRI Medan Menerapkan Metode MABAC,” J. Ris. Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 2407–389, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i2.2829
[3] J. Hutagalung, D. Nofriansyah, and M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” J. Media Inform. Budidarmadidarma, vol. 6, no. 1, pp. 198–207, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478
[4] A.  Ardi,  D. Aldo,  and A.  Ahmadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Peserta  Jamkesmas  Dengan Metode  Simple Additive  Weighting,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  94–99,  2019,  doi: 10.29207/resti.v3i2.802
[5] V. M. N. Graha Prakarsa, “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Tsukamoto,” Jurnal RESTI
(Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 414–421, 2019.
https://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/1224/174
[6] E. P. W. Mandala and D. E. Putri, “Penerapan Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Produksi Rakik,” JURTEKSI (Jurnal
Hal 846−856 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.33330/jurteksi.v8i1.665
[7] D. P. P. Astuti and Mashuri, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Sugeno Dalam Penentuan Harga Jual Sepeda Motor,” UNNES J. Math. , vol. 1, no. 2252, pp. 75–84, 2020. https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/article/view/33434
[8] S. K. Kevin Sebastian, “Implementasi Fuzzy Metode Tsukamoto Dalam Sistem Penentu Harga Jual Smartphone Bekas,” Justiti , vol. 11, no. 1, pp. 47–58, 2022.
[9] R. Akbar and S. ’Uyun, “Penentuan Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Fuzzy Tsukamoto Dengan Perbandingan Rule Pakar dan Decision Tree (Studi Kasus : SDN 37 Bengkulu Selatan),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 4, p. 651, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813191.
[10]  P. S. Ramadhan, M. Ramadhan, and M. Dahria, “Penerapan Metode WASPAS Dan MOORA Dalam Pengambilan Keputusan,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 6, no. 2, p. 162, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i2.24805
[11]  J. Hutagalung, and Azlan, “Pemanfaatan GIS Dan AHP Dalam Penerimaan Dana Bos Jenjang SMA,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 221 – 230, 2020, doi: DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.519
[12]  R. Ramadiani and A. Rahmah, “Sistem pendukung keputusan pemilihan tenaga kesehatan teladan menggunakan metode multi- attribute utility theory,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–12, 2019, doi: 10.26594/register.v5i1.1273
[13]  D.  R.  Pangestu,  I.  Widaningrum,  and  A.  Y.  Astuti,  “Sistem  Rekomendasi  Pembelian  Rumah  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Home Purchase Recommendation System Using Fuzzy Tsukamoto Method,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 7, no. January, pp. 172–185, 2022
[14]  V.  M.  N.  Graha  Prakarsa,  “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Tsukamoto,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 414–421, 2019
[15]  F.  Satria  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Java Desktop,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 1, pp. 130–149, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3944 [16]  A. Prayogi, E. Santoso, and Sutrisno, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Jumlah Produksi Nanas Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto (Studi kasus PT.Great Giant Pineapple),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 2032–2037, 2018
[17]  K.  Y.  Agung  Setiawan,  Budi  Yanto,  “Prototipe  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pendeteksian  Kondisi  Bayi  Dengan  Fuzzy Tsukamoto,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 87–94, 2018
[18]  S. Maryam, E. Bu’ulolo, and E. Hatmi, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Mobil Bekas,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 10–14, 2021